A questão do mau gosto, entre o juízo estético e os prazeres "culpáveis"
Notice bibliographique
Résumé
Em matéria de apreciação estética, todos nós temos "prazeres culpáveis", esses momentos nos quais sentimos que não se deveria apreciar uma obra julgada indigna de nossa estima, mas, contrariando nossos desejos, nós não podemos fazer outra coisa senão experimentar um inegável êxtase. Às vezes designada pela expressão akrasia estética (conceito emprestado do vocabulário da moral), esta inclinação habitual consiste em ir contra seu melhor juízo, isto é, demonstrar irracionalidade por não fazer a coisa que, em teoria, seria a mais apropriada (neste caso: não gostar da "boa" arte ou gostar da "má” arte). Segundo essa perspectiva, haveria bons e maus julgamentos estéticos. Mas isso implica uma crença na existência de uma norma objetiva de qualidade estética (o que, de saída, não é evidente) que permitiria determinar se um artefato lhe corresponde ou não). Sobre o que repousa o "comando moral" segundo o qual se deveria reprovar o que nos agrada em nome de uma convenção? Não há algo de profundamente problemático na ideia de que seríamos "obrigados" a apreciar as obras em função de uma norma heterogênea e não em função daquilo que realmente sentimos diante delas? Este artigo será a ocasião para discutir essas questões tão fascinantes quanto polêmicas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».